Gemini cli 라는것도 써보셨나요? 전 여태 써본것중이 제일 마음에 드네요

전 gemini 구독 시작했습니다.
지금껏 8개월 썻던 gpt가 고맙긴하나 5로 올라오고 멍청해져서니 4o로 되돌려쓰는게 맞나해서 곧 구독춰소예정이네요~

저는 클로드 코드를 쓰고 있는데 일단 제 입장에서는 확실히 도움은 됩니다.
반복적인 코드를 생성하거나, 프로젝트 전체에서 변경해야 하는 부분들이 있을 때
정규식 노가다를 하는 것 보다 확실히 빠르고 편합니다.
하지만 광고처럼 쉽고 편하게 코드를 짜주지는 못 합니다.

일단, 기술 설명이 명확할수록 결과물이 좋습니다. 반대로 설명이 어설플수록 개판입니다.
내가 필요한 기술 스펙을 명확히 이해하고 있고, 어떤 방향으로 써야 하는지 알아야 쓸만한 결과가 나옵니다.
예를 들어 화면을 캡쳐하는 코드를 만들어 달라고 할 때, 단순히 캡쳐하는 코드를 짜 달라고 하는 것 보다
어떤 API를 이용해서 어떤 방식으로 짜 달라고 하는 것이 좀 더 명확한 결과가 나옵니다.
그 말은 당연히 개발자의 지식 수준이 어느 정도는 필요하다는 것이지요.

그리고 문제가 생겼을 때 알아서 처리하라고 맡기면 뺑뺑이 돌리면서 해결이 되지 않는 경우도 많습니다.
A 방식의 문제를 해결하기 위해 B 라는 방식으로 변경했는데, 여기서도 문제가 생겨서 다시 C 로 갔다가
이걸로도 해결이 안되니 도로 A 로 돌려버리는 일들이 생깁니다.
물론 이런 경우가 흔한 경우는 아니지만, 만날 일 없는 경우도 아니기에
이런 부분을 처리할 능력을 보유한 개발자가 망할 일은 당분간은 없다고 생각됩니다.

제가 써 본 느낌으로는 단순하고 반복적인 작업, 그리고 쉽게 찾아볼 수 있는 코드와 유사한 것들은
무척 빠르게 생성하고 처리할 수 있지만, 코어 로직 등 유니크한 개발이 필요한 부분은 여전히 손이 갑니다.
프로젝트의 외형적인 부분, 큰 뼈대를 만드는 부분은 AI에게 맡기고 디테일한 작업만 직접 처 낸다고 해도
시간을 줄이는 효과는 꽤 크기에 나름 유용하다고 생각하고 있긴 합니다.

큰 규모의 일이나 논리적으로 복잡한건 할수가 없죠
트랜스포머 기반의 생성형 AI의 근원적 한계라서
작은 단위의 명확한 일을 시켜야 그나마 쓸수 있다정도...

이미 많은 과학자들도 경고를 했었죠
한계가 명확하다고 ㅎㅎ